Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- АНАЛИЗ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННЫХ СИГНАЛОВ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ НЕИСПРАВНОСТЕЙ ОБОРУДОВАНИЯ
- Авторы
- Жиленков Антон Александрович zhilenkovanton@gmail.com, канд. техн. наук; заведующий кафедрой "Морская электроника", Санкт-Петербургский государственный морской технический университет, Санкт-Петербург, Россия
Ту Ле Ань zhilenkovanton@gmail.com, аспирант, ФГАОУВО «Национальный исследовательский университет ИТМО», Санкт-Петербург, Россия
- В разделе
- ТЕХНОЛОГИЯ ПРОИЗВОДСТВА И ОБОРУДОВАНИЕ В ПРИБОРОСТРОЕНИИ. ЭЛЕКТРОТЕХНИКА. РАДИОТЕХНИКА. ЭЛЕКТРОНИКА
- Ключевые слова
- частотно-временной анализ / вейвлеты / машины / диагностика неисправностей
- Год
- 2020 номер журнала 4 Страницы 50 - 53
- Индекс УДК
- 004.02
- Код EDN
- Код DOI
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Дано краткое изложение основного принципа анализа сигналов при диагностике неисправностей оборудования. Описаны исследования, а также показаны некоторые преимущества и ограничения, связанные с каждым типом частотно-временного метода анализа сигнала.
- Полный текст статьи
- Для прочтения полного текста необходимо купить статью
- Список цитируемой литературы
-
Lei Y., Lin J., He Z., Zuo M. J. A review on empirical mode decomposition in fault diagnosis of rotating machinery // Mechanical Systems and Signal Processing. 2013. V. 35. № 1-2. P. 108-126.
Chen J., Zi Y., He Z., Wang X. Adaptive redundant multiwavelet denoising with improved neighboring coefficients for gearbox fault detection // Mechanical Systems and Signal Processing. 2013. V. 38. № 2. P. 549-568.
Jiao J., Liu W., Zhang J., Zhang Q., He C., Wu B. Time-frequency analysis for ultrasonic measurement of liquid-layer thickness // Mechanical Systems and Signal Processing. 2013. V. 35. № 1-2. P. 69-83.
Nguyen S. D., Ngo K. N., Tran Q. T., Choi S.-B. A new method for beam-damage-diagnosis using adaptive fuzzy neural structure and wavelet analysis // Mechanical Systems and Signal Processing. P. 1-14.
Qin S. R., Zhong Y. M. Research on the unified mathematical model for FT, STFT and WT and its applications // Mechanical Systems and Signal Processing. 2004. V. 18. № 6. P. 1335-1347.
Peng Z. K., Chu F. L. Application of the wavelet transform in machine condition monitoring and fault diagnostics: a review with bibliography // Mechanical Systems and Signal Processing. V. 18. № 2. P. 199-221.
Zhilenkov A. A. High productivity numerical computations for gas dynamics modelling based on DFT and approximation: 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). Moscow, 2018. P. 400-403, doi: 10.1109/EIConRus.2018.8317117.
Wang X., Makis V., Yang M. A wavelet approach to fault diagnosis of a gearbox under varying load conditions // J. Sound and Vibration. 2010. V. 329. № 9. P. 1570-1585.
Li N., Zhou R., Hu Q., Liu X. Mechanical fault diagnosis based on redundant second generation wavelet packet transform, neighborhood rough set and support vector machine // Mechanical Systems and Signal Processing. 2012. V. 28. P. 608-621.
Li H., Zhang Y., Zheng H. Application of Hermitian wavelet to crack fault detection in gearbox // Mechanical Systems and Signal Processing. 2011. V. 25. № 4. P. 1353-1363.
Zhilenkov A. A., Epifantsev I. R. Problems of a trajectory planning in autonomous navigation systems based on technical vision and AI: 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). Moscow, 2018. P. 1032-1035. doi: 10.1109/EIConRus.2018.8317265.
Ebrahimi B. M., Faiz J., Lotfi-Fard S., Pillay P. Novel indices for broken rotor bars fault diagnosis in induction motors using wavelet transform // Mechanical Systems and Signal Processing. 2012. V. 30. P. 131-145.
Lei Y., He Z., Zi Y. Application of the EEMD method to rotor fault diagnosis of rotating machinery // Mechanical Systems and Signal Processing. 2009. V. 23. № 4. P. 1327-1338.
Guo C., AL-Shudeifat M. A. , Yan J., Bergman L. A., McFarland D. M., Butcher E. A. Application of empirical mode decomposition to a Jeffcott rotor with a breathing crack // J. Sound and Vibration. 2013. V. 332. № 16. P. 3881-3892.
Ivanov A. V., Zhilenkov A. A. The use of IMU MEMS-sensors for designing of motion capture system for control of robotic objects: 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). Moscow, 2018. P. 890-893. doi: 10.1109/EIConRus.2018.8317231.
Доровской В. А., Черный С. Г. Алгоритм идентификации моделей многокритериального оценивания диагностики судовой системы // Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России. 2019. № 4. С. 22-27.
Жиленков А. А., Черный С. Г. Сетевая система отказоустойчивого управления критически важными объектами морского транспорта // Законодательная и прикладная метрология. 2019. № 5. С. 35-38.
- Купить
- 500.00 руб
